一类混杂系统多重故障的半定性诊断方法

为解决混杂系统中多重故障诊断等分支研究相对薄弱的问题,以一个三容水箱系统为背景,提出了一类混杂系统多重故障的半定性故障诊断方法.该方法使用混杂自动机对系统进行建模,利用混杂串级神经网络跟踪子系统的状态变化,并考虑了故障改变模式顺序的问题.对元件的多重故障进行了仿真研究,结果表明,该方法能够很好地对系统中的多重故障进行诊断,为混杂系统的多重故障诊断提供了新的实用途径,模糊理论在基于半定性方法的多重故障诊断中具有广阔的应用前景.     

信息熵与广义集合集成的轴承-转子系统故障辨识方法

基于信息融合思想,对描述振动信号能量的3种信息熵测度,即时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵,在轴承-转子系统故障辨识中的应用方法进行研究.在根据广义集合概念对3种信息熵测度进行特征级的信息融合基础上,提出一种基于时空(场)广义信息熵集合的轴承-转子系统故障辨识方法.分析结果表明,该方法具有在三维特征空间图形化描述故障的状态域,使不同故障类别间显示出显著差别的性能,对提高辨识故障的准确率具有参考价值.     

本征时间尺度排序熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,将经验模态分解方法和排序熵有机结合,提出一种新的基于自适应尺度的复杂度参数——本征时间尺度排序熵,用于描述不同本征模态分量的复杂程度,从而实现故障特征的量化描述。首先,将原始振动信号经过EMD分解得到若干本征模态分量,然后分别对各本征模态分量计算排序熵,即可得到不同本征时间尺度排序熵,最后利用该参数实现不同故障状态的有效区分与识别。实例分析结果表明了该方法的有效性和实用性,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种有效途径。     

基于原子能量熵和CSM的配电线路故障分类方法

针对配电线路上的故障分类问题,提出了一种结合原子能量熵和连续字符串匹配(CSM)的故障分类方法.通过分析故障信号的暂态特征,利用原子分解法得到故障暂态信号的主导原子以及对故障信息进行补充的次级原子,计算原子能量熵作为故障特征量,较完备地描述了故障特征.应用CSM进行故障分类节省了智能算法故障辨识中参数选择和优化的时间,通过建立的编码规则,将故障特征进行编码,搜索故障编码库,最终确定故障类型.通过仿真研究,验证了该算法的可行性与有效性.     

一类非线性系统的模糊自适应辨识及稳定性分析

针对一类含未建模动态的非线性系统,提出了一种模糊自适应辨识及稳定性分析方法.该方法首先设计模糊辨识器对系统未知部分进行辨识,然后设计控制器使系统稳定.控制器中的状态反馈控制器使系统的线性部分稳定,而基于辨识器的补偿器则用来消除未建模动态.仿真研究结果表明:该方法可以对非线性系统进行辨识,并使得整个系统稳定.     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

基于混杂系统及多元线性回归的电液伺服系统参数性故障建模

为了有效地诊断电液伺服系统参数性故障,提出一种基于混杂系统及多元线性回归模型的电液伺服系统参数性故障模型.其过程为:将电液伺服系统的工况抽象为多个离散状态,建立压力-流量的观测模型;以结构参数为回归系数,基于样本数据的线性回归分析辨识模型参数;结合故障参数建立电液伺服系统的故障模型.利用参数辨识实验验证方法的参数拟合精度.研究结果表明:该模型能有效地应用于早期参数性故障的诊断,并能解决并发故障诊断困难的问题.     

基于连续域蚁群改进算法的T-S模型辨识

针对一些带复杂参数辨识性能指标的模糊建模无法采用经典辨识方法解决的情况,提出了采用改进连续域蚁群算法进行T-S模型辨识的方法.该方法利用蚁群算法无需具体数学模型的特点,解决了模糊模型辨识中辨识指标表达式过于复杂甚至非解析所带来的难题,从而实现了T-S模型前提部和结论部参数的一次性辨识.仿真研究表明,利用文中辨识方法得到的模糊模型能够很好的逼近真实系统,并且对初始条件和输入信号不敏感,具有鲁棒性.     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

混杂系统故障诊断的粒子滤波器方法

针对混杂系统故障诊断难题,在对混杂系统描述的基础上,根据混杂系统的随机滤波公式,给出了混杂系统状态估计及离散模态识别的粒子滤波算法,并将此算法扩展到混杂系统状态与参数的联合估计,最后利用修正的Bayes算法作出故障判决,实现了混杂系统的故障诊断.通过对两容水箱这个典型混杂系统的仿真实验,结果表明,此方法不仅能准确、快速地诊断出混杂系统故障,而且在故障发生时能够保持比较高的状态与参数估计精度.本方法可推广应用于混杂系统的自适应滤波、可靠性预测、容错控制等领域.     

模糊环的再定义

利用模糊空间理论定义模糊环和模糊子环 ,并研究了它的基本性质 ,建立了研究模糊环的新的理论体系 ,弥补了传统模糊环定义中无模糊泛集和模糊运算的不足 ,是传统模糊环概念的规范化和一般化     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

环的生成模糊理想

采用一种新的方法，即利用确界刻画环中由模糊子集生成的各种模糊理想，给出了建立各种生成模糊理想的构造定理，其结果在模糊代数和计算机科学研究中将产生重要影响。     

F值函数关于F值F测度的F积分

以非负F数的概念的基础,定义了取值的非负F数的F测度,研究了非负F值函关于F值I测度的F积分,得到了该种积分的定义,性质和收敛定理,使得Sugeno的数值F积分得以推广。     

环上的Fuzzy关系

本文旨在讨论R上的Fuzzy关系与环上R上的Fuzzy子环之间的联系。并由此而建立环R上的Fuzzy关系成为Fuzzy子环,Fuzzy理想,Fuzzy极大理想的充分必要条件及环R上的Fuzzy子集成为Fuzzy素理想与Fuzzy不可约理想的充分条件。     

基于区间推理的模糊分类器

在分析区间值模糊集理论和现有模糊分类器的基础上,提出一种新的基于区间值推理的模糊分类器的设计方法,并且对R．A．Fisher的iris数据库进行了分类实验处理,结果证明其分类的正确率超过90％,而且该方法计算简便,运行速度快,因而该分类器的设计方法具有良好的实际应用前景．     

模糊域上的模糊商代数

重新定义了模糊域上的模糊商代数,研究了模糊域上的模糊代数与模糊理想的性质,并给出了模糊商代数的同构定理.     

半群的素模糊理想刻画

对半群S的素模糊理想进行了研究，借助半群S的模糊点和模糊左(右)理想给出了半群S的素模糊理想的刻画．     

混合型模糊Agent结构

针对实际系统所具有的内在不确定性,提出了一种具有学习能力和通信能力的混合型模糊Agent结构,该结构由学习模块、通信模块、控制算法模块、知识模块和输入输出模块组成.文中根据Agent本身所具有的模糊性,定义了它的模糊愿望集、模糊信念集及模糊意图集,介绍了每个模块的作用及工作原理,同时给出了Agent以自治方式工作的流程图.仿真结果表明,这种混合型模糊Agent可实现对复杂系统在3种状态下的稳定控制,具有较强的学习能力和适应性.     

模糊极限的一种新定义

在模糊分析中模糊极限的定义都是基于扩张原理的形式给出的,并且都是对元素遍历某个条件或取λ遍历[0,1]所对应的全体结果进行运算,这种运算中的遍历过程给模糊极限的定义形式及其应用带来了极大的不便。利用模糊结构元方法给出了模糊极限的一种新的定义,这种形式摒弃了对元素遍历的繁琐运算,使得该定义运用起来更加灵活简便,而且也体现了模糊结构元方法在简化模糊分析计算方面的优越性。最后给出了 3 个结论,即极限的加减法与数乘定理、极限唯一性定理、有界性定理,